デジタルツインの展開：7つの課題ビジネスが直面することができ、それらをナビゲートする方法

デジタル双子の約束：変換システム以降

今日のペースの速い世界では、驚きが毎日現れるようです。そのため、デジタルツインのようなツールを持っていることがますます価値が高まっています。 Plex by Rockwell Automationの製品管理担当副社長であるAra Surenianは、ZDNetに次のように説明しました。

しかし、デジタル双子は正確には何ですか？物理システム、機械、または生態系のソフトウェアレプリカと考えてください。これらのエンティティを模倣することにより、結果を予測し、パフォーマンスを最適化し、コストを削減することができます。産業機械の改善、サプライチェーンの最適化、さらには都市計画シナリオのテストであっても、デジタル双子は計り知れない可能性を秘めています。

デジタルツインズが製品開発を再構築する方法

デジタル双子は効率だけではありません。また、製品開発に革命をもたらしています。 Extended Reality（XR）と組み合わせると、視覚化とコラボレーションを強化する没入型エクスペリエンスを作成します。たとえば、メーカーは組立ラインをシミュレートしたり、エンジニアが仮想青写真を歩いたりすることができます。それはゲームチェンジャーです。

ただし、デジタル双子の実装には課題がないわけではありません。ハードルのいくつかと、業界のリーダーがそれらを克服することを提案する方法に飛び込みましょう。

課題と解決策

1。複雑さ

複雑さは、デジタル双子を展開するための最大の障壁の1つとしてしばしば引用されます。 「企業はしばしば「十分」に落ち着くのではなく、完璧を目指しています」と、シュナイダー・エレクトリックのロボティクス・センター・オブエクセレンスのディレクターであるクリスティン・ブッシュは述べています。 「小さいことを始めてください。パイロットプロジェクトから始めて、管理された設定での投資収益率を紹介します。」

圧倒されないようにするには、システム全体ではなく特定の場所に焦点を当ててください。 「データが最もアクセスしやすい領域を特定し、どの質問に答えたいかを尋ねます」とスレニアンはアドバイスしました。 「それは容量ですか？在庫ですか？予測を要求しますか？そこから始めてください。」

2。不完全なネットワーク

デジタル双子が繁栄するためには、組織は堅牢なネットワーキングが必要です。 Nokia Bell Labs Solutions Researchの社長であるThierry Kleinは、「ネットワークレベルだけでなく、人間と機械の間でも、接続性が重要である」と強調しました。

AIはここでギャップを橋渡しすることができます。統合されたAIモデルは、データを分析し、アクションを推奨し、シナリオをシミュレートでき、デジタルツインを時間とともにより賢くすることができます。 「AIは、デジタル双子を自律的な最適化が可能な動的ツールに変換します」とクラインは付け加えました。

3。データ速度

リアルタイムのデータ処理が重要です。 DatabricksのAI副社長Naveen Raoは、この点を強調しました。「モデルが十分に速くなければ、アラートが遅すぎて、費用のかかる修理やチーム間の不信感につながる可能性があります。」

これに対処するために、企業は高性能コンピューティングとエッジ分析に投資して、データがスムーズかつ迅速に流れるようにする必要があります。

4.ユーザーインターフェイスは十分にリアルタイムではありません

デジタルツインズはシミュレーションに優れていますが、そのインターフェイスは期待に遅れをとることがあります。 XRおよびVR Technologiesは、ユーザーがシステムを直感的に探索できるインタラクティブなダッシュボードを提供することにより、これを解決することを約束します。

しかし、安全性の懸念は最優先事項のままです。 「XRとVRは素晴らしいツールです」とブッシュは言いました。「しかし、事故や注意散漫を避けるために、制御された設定で慎重に実装する必要があります。」

5。一貫性のない基準

普遍的な標準の欠如は、データのサイロを作成し、統合を妨げます。 Trimbleのイノベーション担当副社長であるShelly Noonerは、オープンで相互運用可能な基準の必要性を強調しました。 Buildingsmartのような組織は、建設などの産業向けのフレームワークを開発することにより、道を開いています。

6.多様なデータ入力の管理

デジタルツインは、センサーデータとIoTデバイスに大きく依存しています。 Schneider ElectricのイノベーションプロダクトオーナーであるRobert Bungerは、これらの入力を整理することの重要性を強調しました。 「モデルを同期させながら、さまざまなデータストリームを統合するのは難しい」と彼は言った。

ここでは、機械学習操作（MLOPS）が役立ちます。モデルを継続的に再調整し、アクセス制御を確保することにより、企業は正確性と透明性を維持できます。

7。スキルギャップ

最後に、専門的な才能の不足は挑戦をもたらします。 ISGのコンサルタントであるRyan Hamzeは、地元の労働力トレーニングへの投資を推奨しています。ハイテク企業とのパートナーシップは、スキルギャップを橋渡しすることもできます。

結論：ビジネス中心のアプローチ

最終的に、デジタルツインズはビジネス目標と一致すると成功します。 EY ConsultingのEmerging TechnologyのエグゼクティブディレクターであるJason Noelは、非技術的な利害関係者にも役立つデジタル双子を設計することの重要性を強調しました。

「人間中心のデジタル双子は、部門全体の意思決定者を強化する」とノエルは述べた。 「彼らは洞察をワークフローにシームレスに統合し、よりスマートな選択と行動を推進しています。」

使いやすさとコラボレーションに焦点を当てることにより、デジタルツインは産業を変革し、製品開発の未来を再定義することができます。